电子罗盘容易受外界磁场干扰,比如电源噪声、外磁场干扰、周围铁质物体等的影响;另外,人形机器人在行走过程中,人形机器人身体会左右地摇摆,因此电子罗盘的测量数据中不可避免地存在误差。根据误差的性质和特点,测量误差可以分为随机误差、系统误差和粗大误差三种。针对随机误差,本文提出了粒子滤波方法来减小误差,提高了人形机器人中电子罗盘的测量精度。本文首先详细阐述了贝叶斯滤波原理、卡尔曼滤波器及粒子滤波器的基本知识,分析了贝叶斯滤波和卡尔曼滤波的优缺点,详细介绍了贝叶斯重要性采样和序列重要性采样,分析了粒子滤波退化现象产生的原因,提出了解决退化问题的策略:优选重要性密度函数法和重采样法;其次,鉴于成本、预计指标以及使用范围的综合考虑,选取二维电子罗盘和二维倾角传感器组成人形机器人导航系统,给出了人形机器人导航系统组成框图,介绍了几种主要芯片的功能和工作原理,给出了主程序流程图,介绍了各子程序模块功能;最后,分析了人形机器人中电子罗盘的误差来源,针对电子罗盘的随机误差,提出了基于卡尔曼滤波的电子罗盘航向估计算法和基于粒子滤波的电子罗盘航向估计算法,通过实时实验对两种滤波方法的航向估计效果进行对比,实验结果表明基于粒子滤波的电子罗盘航向估计算法较优,而且估计后电子罗盘的测量精度可以达到±1°左右。